图像处理论文遥感图像处理论文
光学图像处理技术在遥感图像中的应用
光学图像处理技术在遥感图像中的应用随着科技的不断发展，人类对于地球的认识也越来越深入。
其中，遥感技术在地球观测中扮演着越来越重要的角色。
遥感图像是使用卫星、飞机、无人机等载体采集并传输的地球表面信息，被广泛用于气象、地质、农业、城市规划等领域。
在获取遥感图像的同时，如何高效地处理和分析这些图像数据也成为了一个迫切的问题。
光学图像处理技术，则是一种被广泛应用于遥感图像处理的技术。
光学图像处理技术是指通过数字信号处理、统计学和数学算法等方法来提取、过滤、压缩、增强或重建光学图像的过程。
在遥感图像中，这些技术能够帮助我们从数据中提取有用的信息，比如提取城市中心、农作物分布、海岸线位置等，然后进行更深入的研究和分析。
下面我们将探讨光学图像处理技术在遥感图像中的应用。
1. 图像增强图像增强是指通过调整图像的对比度、色彩等参数来使图像的质量得到提高。
在遥感图像中，由于图像中各种地物的灰度和颜色往往相似，导致图像中的细节信息难以被发现。
此时采用图像增强技术可以使得这些细节信息浮现出来。
比如，在城市规划工作中，我们可以通过图像增强技术来准确地提取建筑物轮廓、街道轮廓等。
2. 图像分割图像分割是指将图像中的区域分解成不同的部分，以便进行目标检测和识别。
在遥感图像中，图像分割可以用于提取特定区域的信息，比如水域、农田、林区等。
与此同时，这些信息对于环境监测、资源利用以及自然灾害预防和应对等都有着十分重要的意义。
3. 特征提取特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征。
在遥感图像中，由于遥感图像覆盖范围大，因此往往需要把分析的目标先区分开来，才能做出一些有意义的结论。
通过特征提取技术，可以得到目标区域的特定特征，比如植被覆盖度、水道宽度等，然后通过分析这些特征得出结论。
4. 图像配准图像配准是指将不同来源的图像进行对齐管理，以便进行更进一步的分析和处理。
在遥感图像中，由于各种图像数据来源不同，往往需要进行配准。
这种技术能够使得数据更加精确，确保精度和准确性。
实验三：遥感图像拉伸处理
辐射增强处理(Radiometric Enhancement)
①直方图均衡化(Histogram Equalization)：点击Interpreter 图标 一Radiometric Enhancement一Histogram Equalization，打开Histogram Equalization对话框。
直方图均衡化实质 上是对图像进行非线性 拉伸，重新分配图像像 元值，使一定灰度范围 内像元的数量大致相等； 这样，原来直方图中间 的峰顶部分对比度得到 增强，而两侧的谷底部 分对比度降低，输出图 像的直方图是一较平的 分段直方图，如果输出 数据分段值较小的话， 会产生粗略分类的视觉 效果。
②直方图匹配（Histogram Match) 点击Interpreter图标一Radiometric Enhancement 一 Histogram Match，打开Histogram Matching对话框。
直方图匹配是对图像查找表进行数学变换，使一幅图像的直方图与另一 幅图像类似。直方图匹配经常作为相邻图像拼接或应用多时相遥感图像进行 动态变化研究的预处理工作，通过直方图匹配可以部分消除由于太阳高度角 或大气影响造成的相邻图像的效果差异。
实习三 遥感图像增强
ห้องสมุดไป่ตู้
滁州学院国土信息工程系
（1）背景知识
在获取图像的过程中，由于多种因素的影响，导致图像质量 多少会有所退化。图像增强的目的在于：(1)采用一系列技术改 善图像的视觉效果，提高图像的清晰度；(2)将图像转换成一种 更适合于人或机器进行分析处理的形式。通过处理设法有选择地 突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息， 以提高图像的使用价值。 增强的方法往往具有针对性，增强的结果只是靠人的主观感 觉加以评价。因此，图像增强方法只能有选择地使用。 图像增强方法从增强的作用域出发，可分为空间域增强和频 率域增强两种。空间域增强是直接对图像像素灰度进行操作；频 率域增强是对图像经傅立叶变换后的频谱成分进行操作，然后经 傅立叶逆变换获得所需结果。
基于MTFC的遥感图像复原方法
基于MTFC的遥感图像复原方法基于MTFC的遥感图像复原方法的论文摘要：本文提出了一种基于MTFC（Multi-Task Fully Convolutional）的遥感图像复原方法。
该方法使用MTFC网络进行图像去噪、去模糊和超分辨率重建等任务，以提高遥感图像质量。
该方法在模拟实验中展示了其出色的去噪、去模糊和超分辨率重建效果。
介绍：遥感图像在军事、民用和商业等领域中发挥着重要的作用。
然而，由于遥感图像数据受到许多因素的干扰，如噪声、模糊和低分辨率等，导致图像质量下降。
因此，遥感图像复原是一项重要的任务。
本文提出了一种基于MTFC的遥感图像复原方法，以提高遥感图像的质量和准确性。
方法：MTFC网络是一种多任务全卷积网络，可以同时执行多个任务。
MTFC网络由一系列卷积层、池化层和上采样层组成，以有效地处理不同的任务。
在该方法中，我们使用MTFC网络进行图像去噪、去模糊和超分辨率重建等任务。
通过将MTFC网络与遥感图像复原任务相结合，我们可以有效地提高图像的质量和准确性。
实验：我们对该方法进行了模拟实验，并评估了其对遥感图像进行去噪、去模糊和超分辨率重建的效果。
实验结果表明，该方法能够显著地提高遥感图像的图像质量和准确性。
例如，当我们在噪声密集的情况下复原图像时，所得到的图像质量与原始图像相比得到了显著的提升。
此外，当我们在低分辨率图像上进行超分辨率重建时，所得到的图像质量也得到了显著的提升。
结论：本文提出了一种基于MTFC的遥感图像复原方法。
该方法可应用于遥感图像去噪、去模糊和超分辨率重建等任务，以提高图像的质量和准确性。
该方法的实验表明，MTFC网络可以有效地处理这些任务，并显著地提高图像的质量和准确性。
因此，该方法有望在遥感图像处理中得到广泛应用。
进一步探究：本文提出的基于MTFC的遥感图像复原方法具有优秀的性能，而MTFC网络在这些任务上已经被证明优于其他网络。
MTFC 网络通过对多任务训练，可以学习与图像复原任务相关的特征，并在处理相似任务时共享这些特征。
深度学习在遥感图像处理中的应用探讨
深度学习在遥感图像处理中的应用探讨关键词：遥感图像处理；深度学习；应用探讨1. 前言近年来高光谱、高时间及高空间等遥感图像的分辨率得到了快速发展，对地观测网络主要特点是高量级、多样化、多变性及不确定性可提供的遥感数据为PB 级。
与传统测量手段相比，遥感技术可对地球数据及其变化进行采集分析，在国土规划及各类资源储量调查等方面不断扩大了应用覆盖面。
遥感技术开展的相关研究的热点之一就是对目标的分类识别，根据预先确定的研究任务，表现在遥感技术方面的问题有：一是数据特征难以保证达到可分性；二是被标记数量不多的实例。
各类遥感图像之间在其主要特点和分类要求方面的难以达到一致性，诸如像元在不同光谱中的有不同的波谱特征、存在现象和异物的光谱存在差异等，使分类任务面临的挑战较大，针对分辨率较高的遥感图像其连续性和有效性的空间特征对分类结果质量具有关键性作用。
遥感图像只依赖于人工进行分类具有较大难度，而深度学习模型对于遥感图像的分类、识别思路和方法具有一定的创新性，卷积神经网络、全卷积神经网络及循环神经网络等都是目前深度学习的主流模型，在遥感图像处理过程中可采用深度学习技术有效分类及识别。
2. 深度学习概述深度学习有效利用低层特征，形成高层对抽象性更高的特征或类别进行表示的过程。
此过程中利用对信息的获取后学习，与传统浅层学习有明显差异，其主要优势表现在：一是对模型结构更重视其深度，并具有多隐层节点。
多隐层在人工神经网络中有较强的特征学习能力，在本质上描述数据的学习特征，在分类或可视化方面更有利。
二是以特征学习为重点，信息技术的迅猛发展使数据更深入地描述其内在之间关系。
以相对于自然影像而言，遥感图像之间有较为明显的差异。
与遥感图像性质相结合，使深度学习进一步提高遥感数据处理服务能力，应将以下问题解决：一是处理遥感图像因数据密度和视场的特殊性，缺乏标记样本较为常见，对深度学习模型的训练有较大程度的影响。
二是结合高维遥感数据的相关特点分析，在普通自然图像模型方面，深度学习效果不佳，而对高效深度学习网络的研究设计符合遥感数据特点的程度是目前的研究热点之一。
遥感图像处理技术的研究与应用
遥感图像处理技术的研究与应用一、引言遥感图像处理技术是指利用遥感技术获取的遥感图像进行各种图像处理算法的研究和应用。
随着遥感技术的发展和应用范围的扩大，遥感图像处理技术在农业、城市规划、环境监测、地质勘探等领域起到了重要作用。
本文将从图像获取、图像预处理、特征提取和分类等方面介绍遥感图像处理技术的研究与应用。
二、图像获取遥感图像获取是指利用航空遥感或卫星遥感技术获取地球表面的图像。
航空遥感主要通过载人或无人机平台获取高分辨率的影像图像，卫星遥感则通过人造卫星获取全球范围内的图像。
不同的传感器可以获得不同波段的图像，例如可见光、红外和微波等。
图像获取是遥感图像处理的基础，合理选取传感器和获取参数对后续的图像处理具有重要影响。
三、图像预处理在进行图像处理之前，需要对遥感图像进行预处理。
图像预处理包括图像增强、图像几何校正和图像配准等过程。
图像增强旨在改善图像的质量和可视化效果，常用的方法包括直方图均衡化、滤波和多尺度变换等。
图像几何校正主要针对影像中存在的畸变进行修正，保证图像中的空间位置信息准确。
图像配准是将不同时间或不同传感器获取的图像进行精确对准，以实现后续分析和比较。
四、特征提取特征提取是遥感图像处理的关键步骤，目的是从图像中提取出具有代表性的特征信息。
常用的特征提取方法包括基于像素的方法和基于对象的方法。
基于像素的方法通过对图像的像素级别的统计和分析得到特征信息，包括光谱特征、纹理特征和形状特征等。
基于对象的方法则将图像中的像素组织成不同的对象，通过对对象级别的分析提取特征信息。
特征提取是图像分类、目标检测和变化检测等应用的基础。
五、图像分类图像分类是将遥感图像中的像素或对象划分为不同的类别。
常用的分类方法包括监督分类和无监督分类。
监督分类需要事先提供一批有标签的样本，通过对样本进行训练得到分类模型，然后将模型应用于整个图像。
无监督分类则是利用图像内部的统计信息进行分类，将像素或对象根据相似性进行聚类。
遥感影像处理及应用论文
遥感影像处理研究及应用摘要：随着卫星传感器的更新换代，遥感技术在测绘行业的应用越来越普遍。
遥感技术的应用大大提高了工作效率，同时也使得早期许多不能实现的监测和研究成为现实。
本文主要介绍了集遥感影像的制作流程及在农业发展中的应用。
遥感是以电磁波与地球表面物质相互作用为基础，探测、分析和研究地球资源与环境，揭示地球表面各要素的空间分布特征与时空变化规律的一门科学技术。
通过遥感影像识别各种地面目标是遥感技术发展的一个重要环节，无论是专题信息提取、动态变化监测、专题制图，还是遥感数据库建设等都离不开遥感影像处理技术。
但是，遥感影像处理技术由于受到诸多因素影响，如复杂的地表信息、遥感影像的选择、数据预处理质量、分类方法差异等，仍然面临着巨大的挑战。
本研究中采用的遥感影像主要为 QuickBird 卫星数据，QuickBird 数据作为普遍使用的高分辨率影像数据，影像质量稳定，数据接收能力较强，影像分辨率及光谱分辨率均较高，是比较理想的遥感数据源。
2 遥感影像的处理2.1 原始数据预处理本研究采用的 QuickBird 卫星原始数据一般存储为 4-9 幅TIF 格式影像，先将这些分块影像通过ERDAS软件中的DataPrep-Mosaic images-Mosaicpro拼接。
2.2数据融合QuickBird 原始多光谱与全色数据匹配较好，可不用配准直接进行融合处理。
在融合之前，根据影像质量、光谱特征进行融合前影像处理，融合方法采用了对光谱信息保留较好的 PANSHARP 融合算法。
在融合之后，对每景影像的融合效果进行检查。
2.2.1融合前遥感影像处理融合前影像处理对单波段高分辨率全色数据和多波段低分辨率多光谱数据进行了处理。
对单波段高分辨率全色数据通过增加影像亮度，增强影像局部纹理的反差，从而突出全色影像中各种地物的边界清晰度和纹理细节，降低噪声，增加影像清晰度；对多波段低分辨率多光谱数据进行了色彩增强处理，目的是增大不同地物类型间的色调差异，从色彩上增加各地类的辨识度。
遥感图像处理的基本原理与方法
遥感图像处理的基本原理与方法遥感技术是指利用航空、航天等手段获取地球表面信息的技术和方法。
遥感图像处理是对获取的遥感图像进行分析、解译和推断的过程，可以提取出有用的地貌、植被、土地利用等信息。
本文将介绍遥感图像处理的基本原理与方法，帮助读者更好地理解和应用遥感技术。
一、遥感图像的获取和特点遥感图像是通过感光器件（如传感器）对地面反射和辐射的能量进行记录和测量而获得的图像。
这些感光器件可以测量和记录不同波段（如红外、可见光和微波等）的电磁辐射，并产生相应的数字图像。
遥感图像具有以下几个特点：1. 遥感图像拥有广阔的视野，可以获取大范围的地表信息；2. 遥感图像可以获取地面特定时间的状态，可以进行长期观测和时序分析；3. 遥感图像具有数字化特征，可以进行数字图像处理和分析。
二、遥感图像的处理流程遥感图像处理的主要流程包括数据获取、预处理、特征提取和解译等环节。
1. 数据获取数据获取是遥感图像处理的第一步，可以通过卫星、航空遥感以及无人机等手段获取图像数据。
卫星提供的数据通常具有较高的分辨率和全球覆盖能力，而航空遥感和无人机则可以获取更高分辨率的数据，但覆盖范围较小。
2. 预处理预处理是对原始遥感图像进行预处理，以剔除噪声、校正几何畸变和辐射定标等。
常见的预处理操作包括大气校正、辐射定标、几何校正等。
预处理能够提高图像质量，为后续处理奠定良好的基础。
3. 特征提取特征提取是遥感图像处理的核心环节，通过分析图像中的颜色、纹理、形状等特征，提取出所需的地物信息。
常用的特征提取方法包括直方图均衡化、滤波、边缘检测、分割等。
4. 解译解译是将所提取的特征与已知的地物信息进行匹配，进一步推断和识别图像中的地物。
解译可以通过人工解译和自动解译两种方式进行。
人工解译需要依靠专业知识和经验，而自动解译则可以借助计算机算法进行。
三、遥感图像处理的应用领域遥感图像处理在许多领域都有广泛的应用。
1. 农业领域遥感图像可以提供农业领域的土地利用、农作物生长状态等信息。
数字图像处理在航空遥感领域中的运用
数字图像处理在航空遥感领域中的运用盟手摘要数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，除了上面介绍的JPL对月球、火星照片的处理之外，另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。
许多国家每天派出很多侦察飞机对地球上有兴趣的地区进行大量的空中摄影。
对由此得来的照片进行处理分析，以前需要雇用几千人，而现在改用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析，既节省人力，又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。
从60年代末以来，美国及一些国际组织发射了资源遥感卫星（如LANDSAT系列）和天空实验室（如SKYLAB），由于成像条件受飞行器位置、姿态、环境条件等影响，图像质量总不是很高。
因此，以如此昂贵的代价进行简单直观的判读来获取图像是不合算的，而必须采用数字图像处理技术。
如LANDSAT系列陆地卫星，采用多波段扫描器（MSS），在900km高空对地球每一个地区以18天为一周期进行扫描成像，其图像分辨率大致相当于地面上十几米或100米左右（如1983年发射的LANDSAT-4，分辨率为30m）。
这些图像在空中先处理（数字化，编码）成数字信号存入磁带中，在卫星经过地面站上空时，再高速传送下来，然后由处理中心分析判读。
这些图像无论是在成像、存储、传输过程中，还是在判读分析中，都必须采用很多数字图像处理方法。
现在世界各国都在利用陆地卫星所获取的图像进行资源调查（如森林调查、海洋泥沙和渔业调查、水资源调查等），灾害检测（如病虫害检测、水火检测、环境污染检测等），资源勘察（如石油勘查、矿产量探测、大型工程地理位置勘探分析等），农业规划（如土壤营养、水份和农作物生长、产量的估算等），城市规划（如地质结构、水源及环境分析等）。
我国也陆续开展了以上诸方面的一些实际应用，并获得了良好的效果。
在气象预报和对太空其它星球研究方面，数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。
数字图像处理的优点：1. 再现性好数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。
对遥感数字图像处理的认识和理解
对遥感数字图像处理的认识和理解对遥感数字图像处理的认识和理解10资源（2）班徐某人进入20世纪后，人类面临着尖锐的人口大幅度增长、非再生资源趋向枯竭和生态环境不断恶化的巨大压力等问题。
卫星遥感技术的兴起使人们有可能从太空的高度连续、重复地观测地球，从而为人类进一步认识地球的全貌与动态变化，更准确的摸清地球所拥有的资源、更加合理地规划利用资源、更有效地治理和保护环境提供了一种其所未有的强大技术。
尤其是随着对地球观测技术的迅速发展，遥感图像在社会生活和经济建设中发挥着越来越重要的作用。
遥感图像已不仅仅是科学研究和工程设施建设的基础数据，同时，伴随着Google Earth的使用，各种类型的遥感图像已经成为普通人生活的一部分。
遥感图像正不断扩展人类对世界的认知广度和深度。
遥感数字图像的处理，是对遥感数字图像的计算机处理，主要应用在地物成分的分析和信息的提取。
与其他领域的数字图像不同，遥感数字图像拥有更加多样的内心，更为复杂的内容。
因此，遥感数字图像的处理，不仅仅需要掌握已有的数字图像处理方法，而且需要具有相当的地理学知识，所以遥感数字图像的处理是科学和艺术的有机结合。
在遥感数字图像处理中，数据源不同，图像的特征便不同。
通过传感器获取的数字图像以数字文件的方式储存。
传感器的分辨率不同，产生的文件格式不同，文件大小不同，图像处理的复杂程度也不同。
数字图像处理是对图像中的像素进行系列的才做，图像的处理过程就是文件的存取过程和数据处理过程。
为了方便图像的处理，一般会建立遥感数字模型。
遥感数字模型是理解遥感数据的根本；不同类型的图像，其表达方式不同，描述方法也不同。
一般情况下，统计描述是数字图像最基本的定量描述手段。
数字图像处理的方法多样，有显示和拉伸、校正、变换等。
其中图像的合成显示和拉伸是最基本的。
显示是为了理解数字图像中的内容或对处理结果进行对比；图像的拉伸是为了提高图像的对比度，改善图像的显示效果；图像的校正，是图像的预处理工作，目的是校正成像过程中各种因素影响导致的图像失真，校正一般包括辐射校正和几何精纠正两部分。
遥感影像的图像处理与分析技术
遥感影像的图像处理与分析技术在当今科技飞速发展的时代，遥感技术已成为获取地球表面信息的重要手段之一。
遥感影像作为遥感技术的主要产物，包含着丰富的地理、生态、环境等方面的信息。
而如何对这些海量的遥感影像进行有效的图像处理和分析，以提取有价值的信息，成为了众多领域关注的焦点。
遥感影像的获取通常通过卫星、飞机等平台搭载的传感器完成。
这些传感器接收到的原始影像数据可能存在多种问题，如噪声干扰、几何畸变、辐射误差等。
因此，在进行后续的分析之前，必须对这些影像进行预处理，以提高数据的质量和可用性。
图像增强是遥感影像预处理中的一项重要技术。
它的目的是通过调整影像的对比度、亮度等参数，突出影像中的有用信息，增强图像的视觉效果，便于后续的分析和判读。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、线性拉伸、非线性拉伸等。
例如，直方图均衡化可以使影像的灰度分布更加均匀，从而增强图像的整体对比度；线性拉伸则可以根据用户设定的灰度范围，对影像进行有针对性的增强。
几何校正也是不可或缺的一步。
由于传感器的姿态、地球的曲率等因素，获取的遥感影像可能会存在几何变形。
通过选取地面控制点，建立影像与实际地理坐标之间的数学关系，可以对影像进行几何校正，使其能够准确地与地理信息系统中的其他数据进行匹配和叠加。
在完成预处理后，接下来就是对遥感影像进行分类。
分类的目的是将影像中的像元按照其特征划分为不同的类别，例如土地利用类型（如耕地、林地、建设用地等）、植被类型（如森林、草原、荒漠等）等。
传统的分类方法有基于像元的分类和基于对象的分类。
基于像元的分类方法，如最大似然分类法，是根据像元的光谱特征，计算其属于各个类别的概率，然后将像元划分到概率最大的类别中。
然而，这种方法往往忽略了像元之间的空间关系，在处理复杂的地物类型时可能会出现误分。
基于对象的分类方法则是先对影像进行分割，将具有相似特征的像元组合成一个对象，然后再对这些对象进行分类。
这种方法充分考虑了地物的空间特征和纹理信息，能够提高分类的准确性。
图像处理技术在遥感中的应用
图像处理技术在遥感中的应用遥感技术是指对地球表面采用卫星、飞机等遥感器进行观测、测量和记录，然后对所获取的数据进行处理、分析和解释的一种技术。
遥感技术广泛应用于环境监测、灾害预警、农业生产、城市规划等领域，其中图像处理技术是遥感技术中的重要组成部分，它可以对采集到的遥感图像进行数字化处理和分析，从而揭示出地表物体的信息和特征。
本文将从图像的获取和处理两个方面来介绍图像处理技术在遥感中的应用。
一、图像的获取1. 卫星遥感图像卫星遥感图像是遥感技术中最常用的图像，它可以通过卫星传输到地面站点进行接收和处理。
卫星遥感图像的主要特点是具有高时空分辨率和广覆盖范围。
高时空分辨率可使我们更加清晰地观察地表物体的细节，广覆盖范围则可以让我们对地球表面进行全面的观测和研究。
卫星遥感图像处理的主要技术包括图像去噪、图像增强、特征提取等。
2. 无人机遥感图像无人机遥感图像是近年来出现的新型遥感图像，与卫星遥感图像相比，无人机遥感图像的时空分辨率更高，能够更加准确地观测和记录地表物体的信息和特征。
无人机遥感图像可以应用于快速应急响应、高精度地理空间数据采集、精准农业等领域。
与卫星遥感图像不同，无人机遥感图像的处理技术更加灵活和个性化，可以根据不同的任务需求进行处理和分析。
二、图像的处理1. 图像去噪遥感图像经常出现一些“噪点”，它们会影响到图像的质量和准确性，因此进行图像去噪是遥感图像处理的重要步骤。
图像去噪的方法包括中值滤波、均值滤波、高斯滤波等。
通过图像去噪，可以使遥感图像更加清晰，有利于后续的图像处理和分析。
2. 图像增强遥感图像往往受到许多复杂因素的干扰，如云层、雾霾、大气折射等，这些因素会影响到遥感图像的亮度、对比度、色彩等方面。
因此，进行图像增强是遥感图像处理中的重要环节之一。
图像增强的方法有直方图均衡化、对比度拉伸、色彩增强等。
通过图像增强，可以使遥感图像更具有可读性和可视性，方便用户的观察和分析。
3. 特征提取遥感图像中包含着大量的地表物体信息和特征，如河流、道路、建筑物等等。
遥感图像处理技术在恢复与重建过程中的应用
遥感图像处理技术在恢复与重建过程中的应用随着科技的不断发展，遥感技术成为了重要的技术手段，广泛应用在许多领域。
尤其是在自然灾害和人类活动造成的破坏中，遥感图像成为了重要的数据来源，为重建、修复、保护等提供了可靠的依据。
本文将介绍遥感图像处理技术在恢复与重建过程中的应用，包括自然灾害中的应用、城市规划中的应用以及文物保护中的应用。
自然灾害中的应用自然灾害是造成悲剧的最主要原因之一。
地震、洪水、火灾等自然灾害造成的破坏程度严重，恢复和重建的工作是一个长期而繁琐的过程。
因此，在这个过程中，遥感图像处理技术是恢复和重建的重要辅助。
首先，遥感图像处理技术可用于自然灾害现场的监测和损失评估。
在地震发生后，遥感图像可以帮助我们实时了解灾区情况，发现被掩盖的建筑物，评估损失情况，以便为救援和重建工作提供参考。
其次，遥感图像处理技术还可以用于自然灾害后的资源调查和规划。
以洪水灾害为例，洪水过后，我们需要确定受灾面积，测量水深和水流速度以及了解河道是否发生变化等。
这些信息需要用遥感数据来获取和处理。
遥感图像处理技术还可以提供影像融合技术和地形分析技术等更复杂的分析方法，以便更好地评估损失情况和重新规划河流。
城市规划中的应用城市规划是一项长期的、沉重的任务。
城市规划需要考虑城市的环境、社会和经济等因素，以便更好地促进城市的可持续发展。
而遥感图像处理技术能够提供需要的信息以及进行模拟和分析。
首先，遥感图像处理技术可以用于城市土地利用的监测和变化检测。
通过遥感图像，我们可以监测城市土地利用状况的变化，比如耕地转化、城市扩张、工业园区的扩大等变化。
这一成果可用于城市规划的更新，并促进城市土地资源的合理分配和利用。
其次，遥感图像处理技术还可以进行城市空间信息的提取与建模。
通过遥感图像处理技术的增强方法和特征提取方法，我们可以提取和建立城市地形、建筑物、交通网络等信息，为城市规划的模拟和评估提供支持。
文物保护中的应用文物保护是一个很有挑战性的任务。
计算机图像处理论文（2）
计算机图像处理论文(2)计算机图像处理论文篇二《数字图像处理技术简述》摘要：在多媒体技术与通信技术迅猛发展的今天，含有大量数据信息的数字图像处理技术应运而生，同时获得了突飞猛进的发展。
接下来，文章针对数字图像处理技术开展相关浅述，望能够有一定的参考价值。
关键词：数字图像处理技术电子信息伴随着先进的网络技术与多媒体技术的迅猛发展，在人们的日常生活当中，数字图像处理技术获得了较为广泛的运用。
譬如，医学、通信、工业检测、智能机械人等方面，但是不管是哪个方面，数字图像处理技术的运用使得各事物间的逻辑关系都得到了很好的体现，使得数字图像处理技术的作用得到了最大限度上的发挥。
1 数字图像处理技术概述计算机的显著特征在于，能够对各类数据信息进行科学的处理，数字图像在经过采样-量化处理后转变为数字存储在计算机当中，在经过数字图像处理之后，数据信息便会被分割、增强、复原，这一过程就是我们所说的数字图像处理过程。
由此可见，数字图像处理是计算机软硬件有效结合的一种技术，伴随着先进计算机的快速发展及其各行业中广泛运用。
在先进计算机科学技术的推动下，数字图像处理技术在获得大程度发展的同时，展现出以下几方面的特点：1.1 图像处理的多样性数字图像编写算法及程序上存在一定差异，会造成最终的图像处理结果也是有所不同的。
1.2 图像处理精准度较高随着数字图像处理精准度的不断升高，图像再现性质量也得到了相应的提升，数字图像处理实则是利用多种计算方法对图像数据进行的相关编写与计算，伴随着先进计算机技术的进步，促使计算结果的精准度得到了有效的保障，除此之外，多种计算方法的融合会获得相近的计算结果，具有良好的再现性。
1.3 各学科技术的相互融合数学与物理是数字图像处理的基本性因素，除此之外，数字图像处理技术是与计算机技术、通信技术、电视技术等紧密的联系在一起。
1.4 大量的数据处理图像当中涵盖了大量的信息，其中包含：有用、无用等各类信息，我们可利用图像处理技术将无用信息完全的进行消除，从而获得图像当中的有用信息数据。
计算机图像处理论文范文
计算机图像处理论文范文计算机图像处理技术在社会生产生活的许多方面都得到了较为广泛的应用，下面是小编为大家整理的计算机图像处理论文，希望对大家有帮助。
浅析计算机图像处理技术作者：未知摘要随着市场经济的不断发展，计算机图像处理技术在社会生产生活的许多方面都得到了较为广泛的应用。
计算机图像处理技术，主要是指计算机对图像信息以及数据信息的进行处理的技术。
本文将对计算机图像处理技术的概念进行分析，了解其在社会生产生活各方面的应用，并对其发展趋势进行研究和探讨。
【关键词】计算机技术图像处理应用技术分析研究计算机图像处理技术在社会生产生活的许多领域都有着较为广泛的应用，提高着相关活动的效率，便利着社会的生产生活。
在工业、农业、建筑业以及广告传媒等行业，计算机图像处理技术都发挥着重要的作用，具有广阔的发展前景，推动着生产效率与人们生活水平的提升。
1 计算机图像处理技术的概念与内容计算机图像处理技术，主要是能够通过计算机的图像处理能力及数据运算处理能力，对需要处理的图像信息进行数据处理，使其能够通过图像成像等方式达到使用目的。
计算机图像处理技术在早期主要应用于航天事业中，通过成像数据处理技术服务航天使用需求。
计算机图像处理技术能够将图像信息数字化，对图像进行加强、修复、分析和编码等。
计算机图像处理技术也能够通过实现对图像信息的几何转换、建立工程的设计图样、以及图像的色彩变化达到使用目的。
在现今的社会活动中，计算机图像处理技术应用于计算机技术教育、计算机动画设计、计算机广告传媒等领域，在工农业生产中也得到了较为广泛的应用，促进着相关行业的进步与发展。
2 计算机图像处理技术在实际中的应用分析2.1 计算机图像处理技术在农业生产加工中的应用计算机图像处理技术在农业农产品的加工收获方面，有着极为广泛的应用。
通过计算机图像处理技术的应用，能够经过图像技术处理，实现对农业农产品的自动采摘与加工，使农业生产活动趋于高效，避免人力的过度投入，使人力使用成本得到控制。
遥感图像处理技术在农业领域中的应用研究
遥感图像处理技术在农业领域中的应用研究随着科技的飞速发展，遥感技术得到了广泛的应用和发展。
其中，遥感图像处理技术在农业领域的应用也日益受到重视。
遥感图像处理技术在农业领域的应用，主要涉及土地利用、作物遥感监测、灾害监测等方面。
本文将重点探讨遥感图像处理技术在农业领域中的应用研究。
一、土地利用遥感技术在土地利用方面，可以提供土地利用的信息，从而更好地了解土地的状况和变化。
这对于农业生产中的土地管理和规划具有非常重要的意义。
遥感技术利用卫星影像对农田和城市进行分类划分，用于制定土地利用规划和农业规划等。
此外，遥感技术还能通过土地变化监测，实现对土地的实时监测和风险预警，从而保护粮食生产基地，确保国家粮食安全。
二、作物遥感监测作为农业生产的重要组成部分，作物的生长状态直接关系到粮食产量和质量。
遥感技术通过对作物的监测，可以及时发现作物生长过程中的问题，并为农民提供科学的种植建议。
利用卫星影像对作物进行监测，可以获得植被指数、叶面积指数、叶绿素含量等指标，以便确定作物的生长状况和未来增长趋势，提高种植面积和增产效益。
三、灾害监测自然灾害是农业生产中重大的风险因素。
利用遥感技术，可以对灾害进行监测，并及时采取措施以减轻其对农业生产的影响。
例如，在极端气候条件下，如干旱和洪涝灾害，遥感技术可用于测量影响农业生产的水分变化，以确定该地区的植被或作物是否受影响。
此外，在灾害发生后，遥感技术可用于评估灾害范围、损失程度，为救援和灾后恢复工作提供科学依据。
结论总体来说，遥感图像处理技术在农业领域中的应用研究，将帮助农民管理土地、生产作物，并缓解灾害带来的影响，为农业生产增加效益。
这还仅仅是农业生产中的一小部分，随着技术的发展和应用场景的不断丰富，遥感图像处理技术在农业领域的应用将会变得更加广泛和深入。
遥感图像处理技术研究及其应用
遥感图像处理技术研究及其应用随着卫星技术的不断发展，遥感技术被广泛应用于农业、环境监测、城市规划和自然资源管理等领域。
遥感图像处理技术是遥感数据处理的重要环节，其主要任务是从遥感数据中提取有用的信息，并进一步分析和应用这些信息。
本文将从遥感图像处理技术的基本原理、常用方法和应用领域等方面进行论述。
一、遥感图像处理技术的基本原理遥感图像处理技术是基于遥感图像获取的原始数据进行处理和分析，最终得到有意义的结果。
遥感图像的处理包括预处理、增强、分类和组合等过程。
预处理是指在处理图像之前对原始数据进行一系列的处理操作，以提高数据质量和减少数据中的噪声。
常用的预处理方法包括辐射校正、大气校正和几何校正等。
增强是指对遥感图像的颜色、对比度等进行调整，以获得更好的视觉效果和更准确的数据。
增强方法包括灰度拉伸、直方图均衡化和滤波等。
分类是指利用计算机算法将遥感图像分为不同的类别，以便进行不同的分析，常用的分类方法包括聚类分析、最大似然分类和支持向量机分类等。
组合是指将不同波段的遥感图像进行组合，以获得更多的信息。
常用的组合方法包括主成分分析和合成变换等。
二、常用的遥感图像处理方法1、主成分分析主成分分析是一种常用的多波段遥感图像处理方法，其基本思想是通过线性变换将原始图像转换为新的图像，使得新图像的各个波段间无相关性，并且前几个新波段中大部分的信息都由一个波段贡献。
主成分分析可以大大降低遥感图像的冗余和多样性，提高图像的信息含量和分类精度。
2、支持向量机分类支持向量机分类是一种常用的基于机器学习的遥感图像分类方法，其主要思想是通过构建一个合适的超平面将不同类别的数据点区分开来。
支持向量机分类具有分类精度高，适用范围广等优点，并已得到了广泛的应用。
3、地物覆盖分类地物覆盖分类是遥感图像处理中常用的方法之一，其主要目的是将图像中的各个要素划分为不同的类别。
地物覆盖分类可以应用于土地利用、植被覆盖、水体分布等研究中，并且其分类结果可以为农业、环境保护等多个领域提供支持。
图像处理技术论文
图像处理技术及其应用摘要：数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
在当今，数字图像处理正与当今社会的各个方面紧紧相连，密不可分。
本文针对其发展应用进行了系统的论述。
关键字：数字图像处理；计算机技术；检测；应用引言计算机图像处理技术是在20世纪80年代后期，随着计算机技术的发展应运而生的一门综合技术。
图像处理就是利用计算机、摄像机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，使图像更加清晰，以提取某些特定的信息，从而达到特定目的的技术。
随着多媒体技术和网络技术的快速发展，数字图像处理已经广泛应用到了人类社会生活的各个方面，如：遥感，工业检测，医学，气象，通信，侦查，智能机器人等。
无论在哪个领域中，人们喜欢采用图像的方式来描述和表达事物的特性与逻辑关系，因此，数字图像处理技术的发展及对其的要求就越来显得重要。
1数字图像处理技术概述及发展20世纪20年代，图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量。
到20世纪50年代，数字计算机发展到一定的水平后，数字图像处理才真正引起人们的兴趣。
1964年美国喷气推进实验室用计算机对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片进行处理，收到明显的效果。
20世纪60年代末，数字图像处理具备了比较完整的体系，形成了一门新兴的学科。
20世纪70年代，数字图像处理技术得到迅猛的发展。
理论和方法进一步完善，应用范围更加广泛。
在这一时期，图像处理主要和模式识别及图像理解系统的研究相联系，如文字识别、医学图像处理、遥感图像的处理等。
20世纪70年代后期到现在，各个应用领域对数字图像处理提出越来越高的要求．促进了这门学科向更高级的方向发展。
特别是在景物理解和计算机视觉(即机器视觉)方面，图像处理已由二维处理发展到三维理解或解释。
近年来，随着计算机和其它各有关领域的迅速发展，例如在图像表现、科学计算可视化、多媒体计算技术等方面的发展，数字图像处理已从一个专门的研究领域变成了科学研究和人机界面中的一种普遍应用的工具。
物联网中的遥感图像处理技术研究
物联网中的遥感图像处理技术研究随着科技的不断进步，物联网（Internet of Things，简称IoT）正成为一个快速发展的领域。
物联网通过将传感器和设备与互联网连接，使得人与物之间的交互更加智能化和高效化。
在物联网中，遥感图像处理技术扮演着重要的角色，可以提供丰富的信息，为决策提供有力的支持。
遥感图像处理技术是指通过遥感传感器获取的图像数据进行分析和处理，以获得对地理信息的理解和提取。
这些图像数据可以来自航空摄影、卫星传感器或无人机，其应用范围涵盖了农业、环境保护、城市规划、自然资源管理等领域。
在物联网中的遥感图像处理技术研究中，主要关注以下几个方面：数据获取、图像预处理、特征提取和分类识别。
首先，数据获取是遥感图像处理的基础。
物联网中，传感器和设备负责收集和传输环境中的数据。
例如，卫星传感器可以提供高分辨率的图像数据，无人机的摄像头可以捕捉地面目标的详细信息。
在数据获取阶段，需要保证数据的准确性、稳定性和实时性，以满足物联网中的实时监测和智能控制需求。
在数据获取之后，图像预处理是必不可少的步骤。
由于遥感图像存在噪声、光照和投影失真等问题，需要进行去噪、均衡化和几何校正等处理。
此外，还需要对不同传感器获取的图像进行校正和配准，以获得一致性和可比性。
尤其对于动态变化的地理环境，如气候变化、土地利用和植被生长，图像预处理至关重要。
接下来，特征提取是遥感图像处理的核心任务之一。
通过提取图像的特征，可以获取地物的形状、纹理、颜色和空间分布等信息。
特征提取可以通过传统的数学方法或深度学习技术来实现。
在物联网中，由于数据量庞大且变化迅速，深度学习技术如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）被广泛应用于图像特征提取和分类识别。
基于CNN的遥感图像处理技术可以自动学习并挖掘潜在的地物特征，为后续的应用提供准确可靠的地理信息。
最后，分类识别是物联网中遥感图像处理的重要应用之一。
遥感图像处理技术在测绘中运用-数字图像处理论文-计算机论文
遥感图像处理技术在测绘中运用-数字图像处理论文-计算机论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——社会的发展推动了遥感技术的发展，其中遥感图像处理技术被广泛运用于工业和生产的各个领域，比较常见的就是测绘领域。
笔者就以测绘领域为例，谈谈遥感图像处理技术的应用。
1 遥感技术介绍随着社会的迅速发展，人们的生活节奏也随之加快，尤其是互联网技术的迅猛发展为信息的全球化进展带来了前所未有的机会。
计算机已经被利用于社会生活的各个方面，而遥感技术的应用则为计算机的应用锦上添花。
比如，在进行地址测绘的过程中，就综合使用的遥感技术和GPS 技术，结合了两者的特色技术，为地址的测绘工作提供了极大的便利。
遥感技术的最普遍应用就是动态监测，这是形成图像的直接来源，就动态遥感检测技术而言，通常需要经历以下几个步骤：一是数据的选择、二是数据的处理、三是信息变化的获取和精度的检验与评定。
具体来说，要获取的数据信息必须是连续的，只有这样才会确保组成的图片信息的高精度和全面性，因此，信息的获取主要通过两种途径来实现，一种是采用美国陆地探测卫星得到的数据，另一种是采用法国的地球观测卫星得到的数据。
众所周知，信息是变化的，那就要对变化的信息进行获取。
这就要求在一段固定的时间内，对所要观测的对象进行变化信息的提取，主要关注其相关资料在量上变化的大小。
动态监测是在测绘领域内非常重要的应用，主要借助不同的监测时段内所记录信息在量上的变化情况来对事物的变化规律进行预测。
为了确保所获取的信息具有可靠性，一定要严格控制数据的精度，可以通过与其他的资料进行对比来提高信息的精度。
如果遇到对信息精度要求极其严格的情况，就需要通过地理信息系统等一系列卫星影像分辨率比较高的图片做资料进行补充。
2 遥感图像处理技术的介绍所谓遥感图像处理技术就是借助计算机的一些制图工具把获得的遥感资料编辑成各种地图，遥感图像处理技术在测绘制图和地理研究中发挥着至关重要的作用。
基于深度学习的遥感图像分割
摘要遥感图像分割是利用遥感技术获取的高分辨率图像进行像素级别的分类，将图像中的不同物体或不同地物提取出来的过程。
这个过程对于遥感应用具有重要意义，因为它能够提取出地物和地表特征，如河流、道路、建筑、植被、水体等，并且这些特征是地面实际存在的。
图像分割可以为地面覆盖分类、土地利用覆盖变化分析、城市规划、农业资源监测、环境保护等领域提供实用信息。
本论文首先阐述了遥感图像分割和深度学习技术的原理，并用全卷积网络中的FCN-32s和FCN-8s网络构建了遥感图像分割模型，并用ISPRS Vaihingen 数据集训练和测试，经过测试FCN-32s模型的三个评价指标mean F1、mIOU和OA分别为80.45%、70.81%和82.32%，FCN-8s模型的三个评价指标mean F1、mIOU和OA 分别为79.24%、70.35%和83.02%。
紧接着本论文用U-Net网络构建了遥感图像分割的模型，经过测试U-Net模型的三个评价指标mean F1、mIOU和OA分别为82.10%、72.35%和84.56%。
关键词遥感图像分割；U-Net；全卷积网络Remote Sensing Image Segmentation Based on U-NetAbstractRemote sensing image segmentation is the process of extracting different objects or different features from an image by pixel-level classification using high-resolution images acquired by remote sensing technology. This process is important for remote sensing applications because it can extract features and surface features such as rivers, roads, buildings, vegetation, water bodies, etc. and these features are physically present on the ground. Image segmentation can provide practical information for ground cover classification, land use cover change analysis, urban planning, agricultural resource monitoring, environmental protection and other fields.In this thesis, firstly, the principles of remote sensing image segmentation and deep learning techniques are explained, and remote sensing image segmentation models are constructed with FCN-32s and FCN-8s networks in full convolutional networks, and trained and tested with ISPRS Vaihingen dataset. After testing, the three evaluation indexes of FCN-8s model mean F1, mIOU and OA are 79.24%, 70.35% and 83.02%, respectively. The three evaluation indexes mean F1, mIOU and OA of the U-Net model were 82.10%, 72.35% and 84.56%, respectively.Keywords：Remote Sensing Image Segmentation; U-Net; Full Convolutional Network目录1 绪论 (1)1.1 选题背景及研究意义 (1)1.2 国内外现状现状 (1)1.2.1 基于聚类的方法 (1)1.2.2 基于分割的方法 (2)1.2.3 基于深度学习的方法 (2)2 遥感图像分割和深度学习基础 (3)2.1 基于深度学习的遥感图像分析 (3)2.2 遥感图像分割常用的数据集 (4)2.2.1 SIRI-WHU 数据集 (4)2.2.2 WHU-RS19 数据集图 (4)2.2.3 GID 数据集 (5)2.2.4 ISPRS Vaihingen 数据集 (5)2.3 数据预处理 (6)2.4 卷积神经网络基础 (7)2.4.1 卷积层 (8)2.4.2 激活函数 (8)2.4.3 池化层 (10)3 基于全卷积网络的遥感图像分割 (11)3.1 全卷积网络概述 (11)3.2 全卷积网络结构 (11)3.3 损失函数 (13)3.4 FCN网络结构 (13)3.5 全卷积网络模型构建和训练 (15)4 基于U-Net网络的遥感图像分割 (16)4.1 U-Net网络概述 (16)4.2 U-Net网络结构 (16)4.3 U-Net训练和结构分析 (17)5 总结 (18)1绪论1.1 选题背景及研究意义遥感图像分割是利用遥感技术获取的高分辨率图像进行像素级别的分类，将图像中的不同物体或不同地物提取出来的过程。
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图像处理论文遥感图像处理论文
浅谈如何上好高职photoshop图像处理课程摘要：photoshop软件是目前市场上最流行的图形图像处理软件，它广泛应用于图形设计的各个方面。
在高职教育中，现在photoshop 已经作为一门基础课程，教学目的在于培养学生的平面设计与处理能力，为以后的后续课程打下基础，培养动手型人才。
因此如何将学生吸引到教学中来，成为一个老师必须思考的问题。
笔者在长期的教学实践中，总结出了一些经验和方法供大家一起探讨。
关键词：photoshop，高职，教学方法，思考
《photoshop图像处理课程》是高职院校计算机专业的学生的一门专业基础课程。
photoshop是目前市场上最流行的平面设计软件，此软件界面友好，内容丰富，广泛应用于广告设计，绘画，包装设计，印刷制品等等各个方面。
针对职业院校计算机专业的教学，既要强调对平面软件的熟练操作，又要让学生对设计作品进行整体布局，在具体教学环节的实施中强调设计原则的把握。
针对学生的水平高低不一，如何将教学变成一件生动的事情，不是仅仅的理论描述，如何让整个教学过程立体起来，并调动学生的学习激情，成为设计类课程教学的重点所在。
笔者在长期的教学当中，思考出一些行之有效的方法供大家一起探讨。
一、确定教学目标
在第一节课的时候就对学生进行说课教育，让学生明确本门课程的教学目标。
本门课程是一门专业基础课程，主要介绍图形图像处理的基础及技巧。
完成本门课程以后，学生必须达到知识目标，能力目标和素质目标三者的统一。
同时给学生展示大量的优秀设计作品，激发学生的学习兴趣，树立明确的学习目标，为以后的学习打下埋伏。
二、在课程教学过程中注意以下问题
共同参与：在课程教学当中，改变以往老师教学生听的教学方式，在精讲完基本概念后，将课程设计的具体运用分设成几个单元，由分组的学生去组织这一小课题，并要求多找一些实例，实例寻找的途径很多，如剪报、光盘资料等，并由这一组的学生代表进行5－10分钟的课堂讲解，其它同学听讲的同时做好补充的准备，最后，任课老师再作总结，这样让学生充满参与意识，同时提高口头表达能力，为将来面对社会的挑战做好准备。
（这当中任课老师事先要对学生准备工作作一了解，避免上讲台后学生由于紧张或准备得不充分而达不到预期的效果）；因材施教：以往的教学过程中，我们一直强调“以学生为中心”，实质是“以快进学生为中心”。
即以“快速进入教师注意范围的学生”为中心，这样势必造成部分基础较弱的同学不能跟上学习进度，因而，在教学过程中我们强调“以每位学生为中心”，在教学当中把学生分为不同的等级，根据学生学习水平的进展情况选择不同程度的资料来演示，对于一部分入校前一点绘画基础都没有的
同学来说，他们的造型基础与色彩敏感度相对较为薄弱，因此会更多地给他们演示版式设计的基本构成形式，从单纯的版式结构分析到版式模仿练习再到根据主题来设计版式，从看到做到设计，这样会使这部分同学能找到版式设计带来的成就感，并能很快地接受基本的版式设计原理和基本形式。
对一些接受能力快、有一定基础的同学则更多地要求欣赏一些国内外较为前沿的版式设计，并要求其能评点一二，用一些实际设计项目让他们参与其中，不断接受来自客户的反馈，了解课堂版式设计教学要求与来自于客户的要求的差别，通过这种方式，能调动起全体同学的积极性，也能引起大家的共同兴趣。
也使得“以学生为中心”在最大程度上得以实现；现身说法：观察是学生认识对象和描绘对象的主要途径。
学生只有在观察、认识对象的基础上才能表现对象。
在教学中，教师通过引导学生运用正确的方法进行观察，借以培养学生敏锐的观察力。
一个受到良好美术教育的学生，观察事物就比较敏锐、细致、正确、完整，对将来从事各项设计工作都很重要，注意力是组织自己心理活动，使之指向和集中于认识对象的能力。
教师通过正确引导，要求学生时时留意身边的事物，如在服装上版式设计的运用、在街边的广告牌、专卖店、电视字幕、专业或业余休闲书籍、提的纸袋、路边派发的宣传单页……，旨在让学生明白版式设计不是阳春白雪，它其实在我们身边无所不在，应用极其广泛，这样让他们有一种看得见、摸得着的感觉，即使之前可能还对版式设计的学习兴趣不浓，但在其周围总有一样物品是他感兴趣的，而且在这一物品上切切实实存在着版式设计，这自然能使之产生一种亲近
感；有的放矢：在作业训练上，针对职业技校学生的特点，多做一些他们立即能感觉与之有直接联系的练习，这样同学干劲十足，发挥的余地也大，真正体会到学以致用的乐趣。
在强化技能练习的教学中必须考虑以下策略：（1）教师要在“怎样做”的指导上下功夫，以规范动作引导学生设计，掌握操作要领，并不断强化，使之趋于熟练。
（2）帮助学生明确“为什么这样做”，注意协调运用版式设计的各元素，学会边动手、边观察、边分析，让学生在练习中得出版式设计元素组合的设计原则及整体性表达的要领。
（3）设计学生感兴趣的练习，充分发挥学生的积极主动性；及时反馈：在教学过程中，反馈是使教学过程走向有序的必要条件。
在教学中及时地评价学生的表现，引导他们向我们所需要的方向去思考，去发展：表现好的，及时表扬，使学生获得成功的快乐，也为其他学生树立榜样；表现有待完善的，善意提醒，耐心引导，以教育的艺术及时地捕捉学生的需要，以学定教，因材施教，促进学生的全面发展；表现不好的，艺术批评，指引努力方向，不让一个掉队……所以，课堂上及时反馈非常重要。
除了与学生的交互中要及时反馈，对于教学内容也要不断根据学生出现的具体情况对授课内容与进度作相应调整，打破以前按教案模版教学的形式，因为在备课的过程中，有太多因素会导致学生无法与教师形成共鸣，因此适时变化就显得尤为重要，同时学生也更愿听到较为新的事例，易于沟通，效果直接，同时在授课过程中不断与学生交流，听取他们的反馈意见，让他们直接参与到教学方法的讨论与课题设置中来；作品展览：在教学成果展览上，将个人标识、名片、行录等安
排于一半开页面，注上创意说明，采用喷墨打印，并装裱后展示，这样让学生熟悉由制作到喷绘及装裱的整个过程，真正达到实操与理论的融合．并及时进行点评，现场评分，学生自然心服口服．学生在展示课后任务完成结果时，学生之间可能会有差距，这不一定是坏事，相反，它可能使做的不够好的学生产生羡慕感和紧迫感，这时老师恰好及时发现了问题，并要及时给他们提供帮助，以形成学生对学习的积极性及课程的延续性；教学总结：课程结束后，由任教老师组织一次教学总结会，邀请系学术委员会成员、本专业全体教师、部分学生代表等共同参加，对总结会上提出一些教学建议与改进办法，任课教师对自己所写教学大纲及备课内容作相应调整，不断完善作为职业技术教育的设计教学，走出一条较能适合本专业，便符合职业技术教学特点的教学新思路。
三、建立完善的考核体系
考核要为教学服务，只有建立好完善的考核体系，才能更好的对学生的学习做监督。
在考核中要注重对学生操作技能和实践能力的评定，所以要以作品的设计水平的考核作为学生成绩的主要评分依据。
在考核过程中，除了对基础操作和基本概念作一些考核以外，其他大部分的考核都来自学生的自由创作，由教师给出选题的大致范围，学生从中选择自己感兴趣的选题，设计方案，提交作品，在设计作品中体现自己的设计理念和主题思想。
为了确保评分的科学性和准
确性，可以设计相应的评分依据，比如作品的美感，作品的排版设计，作品的表现力等等，最后各项相加得到总分。
总之，在平面设计教学的活动中，从确立教学目标，到实施教学，再到教学反馈，这三个方面是一个整体。
尤其在实施教学的过程当中，应该顺应很多客观因素，并且积极改造现状，增加学生在课程中的参与性和体验感，这样才能更好的上好平面设计课程。
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